กูเกิลเปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Gemma 3n ที่ใช้เทคนิคต่างๆ ในการย่อขนาดโมเดลจนเล็กลงเพียงพอที่จะรันในโทรศัพท์หรือแทบเล็ตได้ โดยยังมีความฉลาดสูง

เทคนิคย่อโมเดลสำคัญคือที่สุดคือ Per-Layer Embeddings (PLE) ที่แยกข้อมูลออกไปเก็บไว้ในสตอเรจ แล้วค่อยนำข้อมูลกลับมาใช้เมื่อรันแต่ละส่วน ทำให้โดยรวมสามารถรันโมเดลโดยใช้แรมไม่ถึงครึ่งของโมเดลเต็มๆ

DeepMind เปิดตัว Gemini Diffustion โมเดลปัญญาประดิษฐ์ภาษารุ่นพิเศษที่ใช้เทคนิคการสร้างคำตอบต่างจากเดิมที่เป็นการตอบทีละโทเค็น กลายเป็นการสร้างคำตอบออกมาทั้งหมดแม้จะผิดบ้าง แล้วค่อยๆ ปรับให้ตรงขึ้นเรื่อยๆ แบบเดียวกับปัญญาประดิษฐ์สร้างภาพที่มักสร้างจากภาพเบลอๆ แล้วค่อยๆ ชัดขึ้นเรื่อยๆ

จุดเด่นสำคัญของเทคนิคนี้ คือความเร็วในการตอบสูงมาก ตอนนี้ทำได้ 1,479 โทเค็นต่อวินาที ตัวโมเดลมีขนาดเล็ก แม้ว่าทาง DeepMind ไม่ได้เปิดเผยว่าโมเดลจริงๆ มีขนาดเท่าไหร่

กูเกิลประกาศอัพเดต Gemini 2.5 Flash เป็นเวอร์ชั่น 05-20 ที่ทำคะแนนทดสอบได้ดีขึ้นหลายชุดทดสอบ (แต่ก็มีแย่ลงบางชุดทดสอบด้วย) ความเปลี่ยนแปลงสำคัญคือปริมาณโทเค็นที่ใช้คิดก่อนตอบนั้นลดลง 20-30%

ส่วนที่ปรับปรุงขึ้นมาชัดเจนคือการทดสอบเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด Aider Polygot ที่ขึ้นมาแซง DeepSeek-R1 ได้แล้ว แม้ยังตาม OpenAI o4-mini และ Claude 3.7 ก็ตาม แต่ราคาของ Gemini 2.5 Flash ก็ถูกกว่าหลายเท่าตัว

ก่อนหน้านี้ Gemini 2.5 เป็นรุ่นพรีวิวที่ API ยังไม่นิ่ง รอบนี้แม้จะยังเป็นพรีวิวอยู่แต่กูเกิลสัญญาว่าจะออกเวอร์ชั่นเสถียรภายในต้นเดือนมิถุนายนนี้ ทำให้พร้อมใช้งานแบบโปรดักชั่นแล้ว

กูเกิลเปิดตัวโหมด Deep Think ของโมเดล Gemini 2.5 Pro เป็นการบอกให้โมเดลคิดหลายๆ ทางก่อนที่จะตอบคำถามออกมา ทำให้คำตอบดีขึ้นกว่าเดิม

ทีมงานทดสอบ Deep Think ด้วยชุดทดสอบ USAMO 2025, LoveCodeBench v6, และ MMMU ผลทดสอบเอาชนะคู่แข่งอย่าง OpenAI o3 ตัวเต็ม หรือ o4-mini ไปได้ โดยเฉพาะชุดทดสอบ USAMO นั้นคะแนนนำห่าง

ฟีเจอร์ Deep Think จะเปิดให้กับผู้ทดสอบที่ได้รับเชิญเท่านั้นในช่วงแรก หากผ่านเงื่อนไขความปลอดภัยแล้วจึงจะเปิดให้ใช้งานวงกว้างภายหลัง

ที่มา - @GoogleDeepMind

กูเกิลเปิดตัว Jules ปัญญาประดิษฐ์เขียนโค้ดที่ทำงานคล้าย GitHub Copilot Coding Agent โดยเราสามารถสั่งงานทางพรอมพ์หรือ assign issue ให้ Jules รับผิดชอบ จากนั้น Jules จะดึงโค้ดไปสร้างพื้นที่พัฒนาของตัวเอง แล้วแก้ไขจนเสร็จ จึงส่งเป็น pull request กลับมาให้เรารีวิว รวมถึงสามารถส่งข้อความเสียงสรุปว่าแก้อะไรไปบ้าง